rBPDL:Predicting RNA-Binding Proteins Using Deep Learning

人工智能 计算机科学 机器学习 卷积神经网络 RNA结合蛋白 鉴定(生物学) 领域(数学分析) 人工神经网络 调节器 核糖核酸 数学 生物 化学 生物化学 基因 植物 数学分析
作者
Mengting Niu,Jin Wu,Quan Zou,Zhendong Liu,Lei Xu
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:25 (9): 3668-3676 被引量:21
标识
DOI:10.1109/jbhi.2021.3069259
摘要

RNA-binding protein (RBP) is a powerful and wide-ranging regulator that plays an important role in cell development, differentiation, metabolism, health and disease. The prediction of RBPs provides valuable guidance for biologists. Although experimental methods have made great progress in predicting RBP, they are time-consuming and not flexible. Therefore, we developed a network model, rBPDL, by combining a convolutional neural network and long short-term memory for multilabel classification of RBPs. Moreover, to achieve better prediction results, we used a voting algorithm for ensemble learning of the model. We compared rBPDL with state-of-the-art methods and found that rBPDL significantly improved identification performance for the RBP68 dataset, with a macro-Area Under Curve (AUC), micro-AUC, and weighted AUC of 0.936, 0.962, and 0.946, respectively. Furthermore, through AUC statistical analysis of the RBP domain, we analyzed the performance of rBPDL and found that the RBP identification performance in the same domain was similar. In addition, we analyzed the performance preferences and physicochemical properties of the binding protein amino acids and explored the characteristics that affect the binding by using the RBP86 dataset.
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